AI Agent 底层拆解：Function Calling 是如何让大模型调用工具的？
我们知道，AI Agent 常见的运行模式包括 ReAct Agent、Plan-and-Execute Agent、Reflection Agent、Workflow、Hybrid，以及 Multi-Agent 多智能体协作。
看起来模式很多，但它们并不是完全独立的几套技术
很多高级 Agent，本质上都是在最基础的 Agent Loop 之上，不断增加规划、反思、分工和流程控制。我们熟悉的 Claude Code、Codex、OpenCode，也可以从这个角度去理解。
今天先拆解 Agent Loop 里最基础的一环：
Function Calling。
假设暂时没有接入记忆系统，LLM 的每一次调用其实都是独立的。
它不会自动记得刚才发生了什么。
因此，每次请求都必须把完整上下文重新发送给模型，包括：
用户提出了什么问题、模型请求调用了哪个工具、工具返回了什么结果。
只有这样，LLM 才能基于最新信息继续回答。
这张图，带你快速理解 Function Calling 的底层原理。
当一次工具调用扩展为 N 次 LLM 调用，模型开始循环推理、多步决策，一个真正意义上的 Agent 才逐渐出现。
写在最后
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